51nod 1051 最大子矩阵和【dp】

本文介绍了一种寻找矩阵中和最大的子矩阵的算法,并通过一个示例详细解释了该算法的实现过程。算法的时间复杂度为O(n²m),适用于解决特定类型的问题。

一个M*N的矩阵,找到此矩阵的一个子矩阵,并且这个子矩阵的元素的和是最大的,输出这个最大的值。
例如:3*3的矩阵:

-1 3 -1
2 -1 3
-3 1 2

和最大的子矩阵是:

3 -1
-1 3
1 2
Input
第1行:M和N,中间用空格隔开(2 <= M,N <= 500)。
第2 - N + 1行:矩阵中的元素,每行M个数,中间用空格隔开。(-10^9 <= M[i] <= 10^9)
Output
输出和的最大值。如果所有数都是负数,就输出0。
Input示例
3 3
-1 3 -1
2 -1 3
-3 1 2
Output示例
7

思路:


1、首先我们枚举一个矩阵的最上边一行i.然后枚举当前走到的行j.表示我们现在要处理从第i行到第j行的子矩阵。

对应动态的求出b【i】,表示第i列上边从第i行到第j行的和。

那么对应我们只需要求出b【】的最大子段和即可。

时间复杂度O(n^2m)


2、注意n,m的输入顺序。


Ac代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
using namespace std;
#define ll __int64
ll a[515][515];
ll b[515];
int main()
{
    int n,m;
    while(~scanf("%d%d",&m,&n))
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;j<=m;j++)
            {
                scanf("%I64d",&a[i][j]);
            }
        }
        ll ans=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            memset(b,0,sizeof(b));
            for(int j=i;j<=n;j++)
            {
                for(int k=1;k<=m;k++)
                {
                    b[k]+=a[j][k];
                }
                ll dp[515];
                dp[0]=0;
                for(int k=1;k<=m;k++)
                {
                    dp[k]=max(dp[k-1]+b[k],0ll);
                    ans=max(ans,dp[k]);
                }
            }
        }
        printf("%I64d\n",ans);
    }
}






目前没有关于51nod 3478题目的具体描述官方公布的C++解决方案代码。以下是一种通用的解题思路以及一个示例C++代码模板,可以用于解决类似的问题。 ### 问题解题思路 51nod 3478通常可能涉及以下算法或技术: - 动态规划(DP)或状态转移方程 - 贪心算法 - 数据结构(如线段树、堆、优先队列等) - 图论算法(如最短路径、最小生成树等) ### 示例C++代码模板 以下是一个通用的C++代码框架,适用于需要读取输入并处理大规模数据的问题: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int MAXN = 100005; // 根据题目规模调整 int n; ll k; ll a[MAXN]; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cout.tie(0); cin >> n >> k; for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> a[i]; a[i] += a[i - 1]; // 前缀 } // 示例逻辑:查找是否存在为k的连续子数组 unordered_map<ll, int> prefix_map; prefix_map[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { if (prefix_map.find(a[i] - k) != prefix_map.end()) { cout << prefix_map[a[i] - k] + 1 << " " << i << endl; return 0; } prefix_map[a[i]] = i; } cout << "No Solution" << endl; return 0; } ``` ### 说明 - 上述代码使用了前缀哈希表(`unordered_map`)来高效查找是否存在为`k`的连续子数组。 - 时间复杂度为O(n),适用于大规模输入。 - 如果题目有其他特定要求,可以根据具体条件修改代码逻辑。
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